【課程背景】

隨著互聯(lián)網時代的到來，數(shù)據(jù)量急劇增加，并發(fā)量也越來越大，傳統(tǒng)的應用訪問起來變得越來越緩慢？企業(yè)如何快速的找到應用緩慢的根源并進行快速的優(yōu)化？企業(yè)如何重新規(guī)劃和設計高可用高并發(fā)的分布式系統(tǒng)的架構？

本課程圍繞實際的項目中遇到的各種瓶頸展開，一方面有針對性的分別從分布式系統(tǒng)中常用中間件、講解各類中間件的原理、應用場景以及如何構造高性能的大型的分布式的應用系統(tǒng)；另一方面，從數(shù)據(jù)庫層面如何應對分布式系統(tǒng)下的擴容；分別結合實際的技術與案例進行講解，為技術團隊提供優(yōu)秀的系統(tǒng)架構設計思路和方案，有效提供學員在開發(fā)大型系統(tǒng)項目過程中應具備的相關技能。

【課程收益】

? 了解分布式系統(tǒng)架構演變過程

? 掌握分布式系統(tǒng)原理

? 掌握分布式系統(tǒng)技術實現(xiàn)

【課程對象】CTO、技術總監(jiān)、研發(fā)負責人、架構師、研發(fā)工程師、售前技術工程師、運維工程師

【課程時間】2天

【課程大綱】

一、分布式系統(tǒng)架構演變

1、分布式系統(tǒng)架構演變歷程

? Web動靜態(tài)資源分離

? 前端靜態(tài)資源緩存

? 本地數(shù)據(jù)緩存

? 應用負載均衡

? CDN

? 分布式緩存

? 數(shù)據(jù)庫讀寫分離

? 數(shù)據(jù)庫垂直分庫

? 數(shù)據(jù)庫水平分庫

? 分布式文件系統(tǒng)

案例：億級流量分布式架構設計思路

二、分布式系統(tǒng)理論

1、CAP定理

? 分布式系統(tǒng)CAP定理的三個指標

? CAP定理三個指標如何權衡和選擇

2、BASE理論

? BASE理論詳解

? BASE理論的定位

3、分布式系統(tǒng)面臨挑戰(zhàn)

? 分布式系統(tǒng)的目標

? 分布式系統(tǒng)的基礎

? 單體垂直架構如何改造為分布式架構

? 分布式架構會引入哪些難題？

? 分布式系統(tǒng)的挑戰(zhàn)

三、分布式系統(tǒng)之緩存

1、緩存

? 緩存的定義

? 緩存能解決什么問題？

? 緩存架構之分布式緩存與集中式緩存

? 緩存的基本原則

? 分布式緩存的持久化

? 分布式緩存的高可用

? 分布式緩存的橫向擴展

? 分布式緩存常見業(yè)務場景分析

? 多級緩存

2、分布式系統(tǒng)緩存之Redis

? 分布式緩存之Redis

? Redis常用數(shù)據(jù)結構及其應用場景

? Redis高級特性：發(fā)布/訂閱、過期設置、事務支持

? Redis持久化策略之rdb與aof

? Redis主從復制

? Redis集群

? Redis集群擴容

實戰(zhàn)：基于redis實現(xiàn)的緩存會話共享案例分析

實戰(zhàn)：redis集群搭建與部署

實戰(zhàn)：基于redis實現(xiàn)的熱數(shù)據(jù)緩存

實戰(zhàn)：基于redis實現(xiàn)的分布式鎖

四、分布式系統(tǒng)之消息隊列

1、消息隊列

? 分布式系統(tǒng)之同步調用案例分析

? 分布式系統(tǒng)同步調用存在問題與優(yōu)化方向

? 消息隊列之分布式系統(tǒng)異步調用案例分析

? 消息隊列之削峰填谷案例分析

? 消息中間件選型與對比

? 消息隊列編程模型之點對點

? 消息隊列編程模型之發(fā)布/訂閱

案例：基于分布式消息隊列設計的千萬級賬單推送系統(tǒng)

實戰(zhàn)：微服務架構下基于消息隊列實現(xiàn)微服務間數(shù)據(jù)最終一致性

五、分布式系統(tǒng)之協(xié)調服務

1、分布式協(xié)調服務基礎

2、分布式協(xié)調中間件之ZooKeeper

? ZooKeeper誕生的背景和它的作用

? ZooKeeper單機版安裝、常用命令

? ZooKeeper集群版的安裝、節(jié)點角色

? ZooKeeper的接入和使用

? ZooKeeper運行機制剖析

? ZooKeeper的典型應用場景與實現(xiàn)思路

? ZooKeeperWatch機制的運行流程

案例：基于ZooKeeper實現(xiàn)的服務注冊與發(fā)現(xiàn)

七、分布式系統(tǒng)之日志中心系統(tǒng)

1、日志分析面臨問題

? 傳統(tǒng)日志系統(tǒng)存在問題分析

? 如何實現(xiàn)日志統(tǒng)一搜集、統(tǒng)一存儲、統(tǒng)一查詢？

2、日志中心解決方案ELK

? ELK應用案例分析

? ELK核心組成

? ELK之ElasticSearch

? ELK之logstash

? ELK之kibana

? ELK之工作流程剖析

? ELK常見應用架構

? ELK典型應用架構

? 海量日志的ELK集群架構

案例：基于ELK實現(xiàn)的訪問日志分析

八、分布式系統(tǒng)之分布式事務

1、分布式系統(tǒng)下數(shù)據(jù)庫面臨問題

? 本地事務VS分布式事務

? 二階段提交協(xié)議過程與原理分析

? 二階段提交協(xié)議的缺點

? 三階段提交

? 分布式事務的目標

? 分布式事務之強一致性應用場景

? 分布式事務之最終一致性應用場景

2、分布式事務框架之Seata

? 分布式事務框架之Seata

? Seata支持的4種模式

實戰(zhàn)：微服務架構下基于Seata的4種模式實現(xiàn)微服務間數(shù)據(jù)強一致性

九、分布式系統(tǒng)之數(shù)據(jù)庫層架構設計

1、分布式系統(tǒng)下數(shù)據(jù)庫面臨問題

? 什么是分庫分表？

? 什么情況下需要分庫分表？

? 分庫分表之垂直分表

? 分庫分表之垂直分庫

? 分庫分表之水平分表

? 分庫分表之水平分庫分表

? 分庫分表帶來的問題-跨庫關聯(lián)查詢

? 分庫分表帶來的問題-分布式事務

? 分庫分表帶來的問題-排序翻頁函數(shù)計算

? 分庫分表帶來的問題-全局主鍵避重

? 如何選擇合適的數(shù)據(jù)分片鍵？分片鍵常用算法有哪些？

? 如何自定義分片鍵的算法？

2、分庫分表主流中間件之客戶端分庫分表ShardingJDBC

? 分庫分表主流中間件之客戶端分庫分表ShardingJDBC

? ShardingJDBC對于現(xiàn)有應用的SQL或ORM有什么要求或局限性？

? 分庫分表主流中間件之服務端分庫分表MyCat

? 分布式數(shù)據(jù)庫NoSQL

實戰(zhàn)：基于ShardingJDBC實現(xiàn)的分庫分表之廣播表、綁定表方案